Nach Evaluierung verschiedener Datenbanktechnologien im IoT-Umfeld setzen wir in unser IIoT-Plattform da³vid auf die hybride Datenbank TimescaleDB des 2014 gegründeten Unternehmens Timescale Inc. Wie wir diese Technologie in da³vid umsetzen, können Sie hier nachlesen.  
 
Wir wollten mehr über das Unternehmen Timescale lernen und erfahren, welche Features für die Zukunft geplant sind. Daher haben wir uns sehr gefreut, als wir die Chance bekommen haben, den Co-Founder und CTO von Timescale, Mike Freedman, interviewen zu dürfen. Er erklärt, wie Timescale gewachsen ist und ob der Fokus auf IoT bereits von Anfang an für deren Datenbank geplant war. 

-> Das Interview im Original (Englisch) finden Sie hier.

Um erfolgreich neue Informationen, Wissen und Erkenntnisse in der produzierenden Industrie zu gewinnen, ist es unserer Erfahrung nach notwendig, so viele verschiedene Daten aus der Produktion vorliegen zu haben, wie möglich. Um Probleme lösen und Prozesse optimieren zu können, müssen große Datenmengen (Big Data) langfristig mit einem hohen Informationsgehalt vorgehalten werden. Dabei sind jedoch auch die Kosten der Datenerfassung und -aufbewahrung zu berücksichtigen. Erfasst ein Betrieb durchweg alle Daten und hält sie ausschließlich in Ihrer vollen Auflösung vor, so entstehen daraus auf Dauer hohe Kosten und es ergeben sich große Hürden für erfolgreiche ad-hoc Datenaufbereitung und daraus resultierende Auswertung. Kosten und Laufzeit einfacherer Auswertungen auf großen Mengen von Rohdaten überschreiten schnell praktische Grenzen, so dass das Arbeiten mit solchen Datenmengen den sogn. Data Scientists vorbehalten bleibt.